Desde hace un tiempo, tengo la fantasía de hacer un estudio relacionado con el procesamiento de señales a nivel de tesis de un programa de comedia de larga duración como Saturday Night Live o The Simpsons con los siguientes aspectos generales:
1) Adquisición de conjuntos de datos : episodios completos o guiones o ambos para todas las estaciones. También se necesitarían datos sobre la popularidad de los episodios, en cierto sentido, son los resultados del “experimento” observados externamente, corrompidos por el ruido, definidos como clasificaciones de Nielson, encuestas personalizadas u otros métodos.
2) Clasificación del humor : utilizando algoritmos basados en el aprendizaje automático para una forma limitada de detección / clasificación automática del humor (juegos de palabras, ironía, etc.) combinada con (lo que imagino que es) una extensa categorización manual para las características del humor que no son susceptibles de extracción computarizada ( referencias culturales, slapstick, gags visuales, etc.)
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3) Formulación de medidas cuantitativas para el humor : en términos simples, un conjunto de asignaciones lineales o no lineales desde un espacio de humor N-dimensional a un espacio reducido M-dimensional (donde M <N), utilizando métodos estándar de reducción de dimensionalidad.
4) Estudiar la correlación entre las medidas de humor derivadas y los datos de popularidad externos para obtener información sobre … bueno, ¡todo lo que puedo pensar! ¿Fue menos frecuente burlarse del presidente en los años 60 en comparación con los 90? ¿Fueron los juegos de palabras más utilizados durante las caídas del mercado de valores? ¿Las calificaciones son más altas cuando hay mayor bufonada y más bajas cuando hay más sarcasmo? ¡Las cosas que uno puede revisar son infinitas!
Las razones para elegir SNL o The Simpsons es que para que esto funcione mejor, el conjunto de datos necesitaría abarcar décadas para actuar como un cronista numérico competente de nuestras tendencias masivas con respecto al humor.
